(57)【要約】【課題】話し言葉のテキストにおいて先行詞候補の先行詞らしさを高精度に求めることができる省略解析装置を提供する。【解決手段】入力されたテキスト１０から述語を抽出する述語抽出部２０と、前記抽出された述語の主語となる談話要素の候補を先行詞候補として述語周辺のテキストから抽出する先行詞候補抽出部３０と、前記抽出された各先行詞候補のそれぞれに対し、語用論的な素性を含む素性値を付与する素性値付与部４０と、前記付与された素性値から各先行詞候補の先行詞らしさを計算し、もっとも先行詞らしいと判断された候補を出力する省略要素推定部５０とを備えた。【選択図】図１
2010282303.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力されたテキストから述語を抽出する述語抽出手段と、
前記述語抽出手段によって抽出された述語の主語となる談話要素の候補を先行詞候補として述語周辺のテキストから抽出する先行詞候補抽出手段と、
前記先行詞候補抽出手段によって抽出された各先行詞候補のそれぞれに対し、語用論的な素性を含む素性値を付与する素性値付与手段と、
前記素性値付与手段によって付与された素性値から各先行詞候補の先行詞らしさを計算し、もっとも先行詞らしいと判断された候補を出力する省略要素推定手段とを備えたことを特徴とする省略解析装置。
【請求項２】
前記素性値付与手段は、統語・意味的素性値を付与する機能と、語用論的有効述語データベースを用いて語用論的素性値を付与する機能とを備えたことを特徴とする請求項１に記載の省略解析装置。
【請求項３】
述語抽出手段が、入力されたテキストから述語を抽出する述語抽出ステップと、
先行詞候補抽出手段が、前記述語抽出手段によって抽出された述語の主語となる談話要素の候補を先行詞候補として述語周辺のテキストから抽出する先行詞候補抽出ステップと、
素性値付与手段が、前記先行詞候補抽出手段によって抽出された各先行詞候補のそれぞれに対し、語用論的な素性を含む素性値を付与する素性値付与ステップと、
省略要素推定手段が、前記素性値付与手段によって付与された素性値から各先行詞候補の先行詞らしさを計算し、もっとも先行詞らしいと判断された候補を出力する省略要素推定ステップとを備えたことを特徴とする省略解析方法。
【請求項４】
前記素性値付与ステップは、統語・意味的素性値を付与するステップと、語用論的有効述語データベースを用いて語用論的素性値を付与するステップとを備えたことを特徴とする請求項３に記載の省略解析方法。
【請求項５】
コンピュータを請求項１または２に記載の各手段として機能させる省略解析プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、テキストを言語的に解析する技術に関し、特に省略解析技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
省略解析の従来の方法としては、先行詞候補と述語の間の意味論的および語用論的な関係性を素性として、制約充足や優先度付き規則という計算機構を用いて行うものがある（非特許文献１、２参照)。
【０００３】
意味論的な関係性を素性とする方法について単純化して説明すると、例えば「好転する」という述語に対して、意味カテゴリが「状態」である名詞はその主語になりやすいという一般的傾向を利用して、ある先行詞候補の「先行詞候補の意味カテゴリ（先行詞候補意味カテゴリ）：状態」という素性の値が１であれば、その先行詞候補の述語「好転する」に対する先行詞らしさを表す値を増加させる、というようなことにより先行詞らしさを決定していく。
【０００４】
また語用論的な関係性を素性とする方法とは、例えば述語が「お送りする」の場合、そのような謙譲語の主語は通常は一人称であることから、述語「お送りする」の先行詞候補のうち「私」のような一人称を表す語についてその先行詞らしさを表す値を増加させる、というようなものである。
【０００５】
ところで、このような解析を高精度で行うためには、素性の値から先行詞らしさを導き出すための制約や優先度付き規則を網羅的に作成する必要があるが、人間が用いる言葉は基本的な文法だけでなく例外的なケースが大量にあり、網羅的な制約や優先度付き規則を人手により作成することには限界がある。このことから、新聞記事などの書き言葉を高精度に解析する手法として、素性の値から先行詞らしさを導き出すための機構を機械学習により自動的に獲得する手法が考案されている（非特許文献３、４参照）。
【０００６】
機械学習による手法では、人手により作成された述語とその先行詞の正しい組み合わせのデータが大量に用意され、機械は、先行詞候補がどのような素性を持つときに先行詞候補が正解先行詞となるのかということを統計的に学習する。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００７】
【非特許文献１】堂坂  浩二，「語用論的条件の解釈に基づく日本語ゼロ代名詞の指示対象同定」，情報処理学会論文誌，  Ｖｏｌ．３５，  Ｎｏ．５  １９９４年５月，ｐｐ．７６８−７７８．
【非特許文献２】中岩浩巳，池原悟，「語用論的・意味論的制約を用いた日本語ゼロ代名詞の文内照応解析」，自然言語処理，  Ｖｏｌ．３，  Ｎｏ．４，１９９６年１０月，ｐｐ．５０−６５．
【非特許文献３】飯田龍，乾健太郎，松本裕治，「文脈的手がかりを考慮した機械学習による日本語ゼロ代名詞の先行詞同定」，情報処理学会論文誌，Ｖｏｌ．４５  Ｎｏ．３，２００４年３月，ｐｐ．９０６−９１８．
【非特許文献４】磯崎秀樹，賀沢秀人，平尾努，「辞書式順序を持つペナルティによるゼロ代名詞解消」，情報処理学会論文誌、Ｖｏｌ．４７  Ｎｏ．７，２００６年７月，ｐｐ．２２７９−２２９４．
【非特許文献５】益岡隆志，田窪行則，「基礎日本語文法  ―改訂版―」，くろしお出版，  １９９２．
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
従来手法の非特許文献１，２にあるような手法では、人手による制約や優先度付き規則の作成では網羅性に限界があることから高精度な解析装置を実現することは困難である。そこで、新聞記事のように機械学習用のデータが豊富なものでは、非特許文献３，４にあるような手法で素性の値から先行詞らしさを導き出すための機構を機械学習により自動獲得している。この手法で対象としている新聞記事のような書き言葉では、例えば謙譲語のような語用論的な性質が希薄であり、先行詞の推定のための素性には主に意味論的な性質によるものが用いられる。
【０００９】
ところで近年、音声や映像を録音・録画し保存する技術が急速に浸透し、これまでごく限られた範囲でしか行われてこなかった講演や演説などの録音・録画が広く行われるようになってきている。また一方でそのような録音から話の内容を自動的にテキスト化する音声認識の技術も向上しており、その結果としてそのような話し言葉テキストに対して自動翻訳や自動要約などの自然言語処理を適用することへの需要が高まっている。また、近年急速に普及しているインターネット上のブログでは、日記などの文章が書かれるが、その文体は書き言葉というよりむしろ話し言葉をそのままテキストにしているようなものがほとんどである。したがって、例えばブログから自動的に商品やサービスの評判を抽出するようなサービスを実現するためにもやはり話し言葉テキストに対する自然言語処理の重要性が高まっている。そしてそのような自然言語処理の核となる要素技術として、話し言葉に対して高精度の省略解析を行うことが求められている。
【００１０】
話し言葉では語用論的な性質による省略が頻出するため、話し言葉の省略解析では意味論的な素性に加えて語用論的な素性（語用論的な特徴量と等価）も用いることが必要である。しかし非特許文献３，４にあるような手法では、機械学習における訓練データとして書き言葉が用いられ、書き言葉では語用論的な性質による省略があまり現れないため、先行詞候補の先行詞らしさを求めるための手がかりとして語用論的な素性が有効にならない。したがって書き言葉の訓練データで学習された省略解析装置を話し言葉に適用しても、話し言葉における省略の中心である語用論的な性質による省略の解析はできない。
【００１１】
本発明は、上記の課題を解決するためになされたものであり、話し言葉のテキストにおいて先行詞候補の先行詞らしさを高精度に求めるために、統語・意味的素性に加えて語用論的素性も先行詞らしさを求めるための素性として利用する省略解析装置、方法、プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
上記目的を達成するため、本発明では、素性値付与部において、統語・意味的素性値付与ステップに加えて語用論的素性値付与ステップを実行するように構成した。
【００１３】
すなわち、請求項１に記載の省略解析装置は、入力されたテキストから述語を抽出する述語抽出手段と、前記述語抽出手段によって抽出された述語の主語となる談話要素の候補を先行詞候補として述語周辺のテキストから抽出する先行詞候補抽出手段と、前記先行詞候補抽出手段によって抽出された各先行詞候補のそれぞれに対し、語用論的な素性を含む素性値を付与する素性値付与手段と、前記素性値付与手段によって付与された素性値から各先行詞候補の先行詞らしさを計算し、もっとも先行詞らしいと判断された候補を出力する省略要素推定手段とを備えたことを特徴としている。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、話し言葉のテキストについて、先行詞候補の統語的あるいは意味的な性質を手がかりにするのでは推定できない主語の省略であっても、統計的機械学習を利用して省略された主語を精度よく推定できる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本発明の一実施形態例を示すシステム概要図。
【図２】本発明の一実施形態例における素性値付与部の処理ステップを示すフローチャート。
【図３】本発明の一実施形態例における統語・意味的素性値を付与するステップの説明図。
【図４】本発明の一実施形態例における省略要素推定部の詳細を示す構成図。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下、図面を参照しながら本発明の実施の形態を説明するが、本発明は下記の実施形態例に限定されるものではない。図１において、１０は入力テキスト、２０は本発明の述語抽出手段としての述語抽出部、３０は本発明の先行詞候補抽出手段としての先行詞候補抽出部、４０は本発明の素性値付与手段としての素性値付与部、５０は本発明の省略要素推定手段としての省略要素推定部である。
【００１７】
これら述語抽出部２０、先行詞候補抽出部３０、素性値付与部４０および省略要素推定部５０の、後述する各機能は例えばコンピュータによって達成される。
【００１８】
述語抽出部２０は、入力テキスト１０を読み込み、述語の部分を抽出する。ここで述語とは動詞、形容詞、名詞＋助動詞「だ」などである。これらの品詞の情報は、入力テキストに付随して得られる場合と、外部のツール（形態素解析器）を用いて得る場合がある。
【００１９】
先行詞候補抽出部３０は、述語抽出部２０で抽出した述語のそれぞれについて、その述語に対応する主語に相当する談話要素（先行詞）の候補を、入力テキスト１０から抽出する。先行詞候補は、通常は文中に出現する名詞句である。先行詞候補の抽出は、述語が存在する文、およびその文からさかのぼっていくつかの文の中から行う。名詞句の切り出しは、文中の各単語の品詞や、文中の各文節の間の係り受け関係などの情報を用いて行う。品詞や係り受け関係の情報は、入力テキストに付随して得られる場合と、外部のツール（形態素解析器および構文解析器）を用いて得る場合がある。
【００２０】
そして先行詞候補抽出部３０は、抽出した先行詞候補と、前記述語抽出部２０で抽出した述語のそれぞれから先行詞候補と述語のペアを作って出力する。
【００２１】
素性値付与部４０は、前記先行詞候補抽出部３０から出力された先行詞候補と述語のペアに関して各種素性の素性値を求める。
【００２２】
省略要素推定部５０は、素性値付与部４０で付与された先行詞候補−述語ペアの素性を用いて、同じ述語を持つ先行詞候補−述語ペアのうち最も先行詞らしいペアを選び、その先行詞候補をその述語の先行詞として出力する。ここで、先行詞候補−述語ペアの素性を用いて最も先行詞らしいペアを選ぶ方法は、トーナメントモデル（非特許文献３）や優先度学習（非特許文献４）という既存手法と同様である。
【００２３】
次に先行詞候補抽出部３０について詳細を説明する。述語抽出部２０で抽出された述語集合Ｐに含まれる述語をｐとする。また、ｐはテキスト中の第λ文に存在するとする。先行詞候補抽出部３０は、文ｓ＿｛λ｝およびその文からさかのぼった数文ｓ＿｛λ−１｝，  ｓ＿｛λ−２｝，  …の中から、各文中の単語の品詞や係り受け情報をもとに名詞句の集合ｎ＿｛１｝，  ｎ＿｛２｝，  …を抽出し、先行詞候補−述語ペアの集合＜ｎ＿｛１｝，  ｐ＞，  ＜ｎ＿｛２｝，  ｐ＞，  …を出力する。本実施例における先行詞候補抽出部３０は、文中から取り出した名詞句の集合ｎ＿｛１｝，  ｎ＿｛２｝，  …に一人称を表す特殊談話要素ｘを加え、先行詞候補−述語ペア集合＜ｘ，  ｐ＞，  ＜ｎ＿｛１｝，  ｐ＞，  ＜ｎ＿｛２｝，  ｐ＞，  …を出力する。
【００２４】
次に素性値付与部４０について詳細を説明する。素性値付与部４０は図２に示すように統語・意味的素性値付与ステップＳ１１と語用論的素性値付与ステップＳ１２とを実行する。
【００２５】
まず統語・意味的素性値付与ステップＳ１１について図３とともに説明する。先行詞候補ｎと述語ｐのペア＜ｎ，  ｐ＞に対する様々な素性の素性値をベクトルｖ＿｛ｎ，  ｐ｝、またそのベクトルのうち統語・意味的素性ｆに関する次元の値をｖ＿｛ｎ，  ｐ｝＾｛ｆ｝で表す。統語・意味的素性値付与ステップは、各ｎ，  ｐ，  ｆについてｖ＿｛ｎ，  ｐ｝＾｛ｆ｝を決定する。
【００２６】
先行詞候補の意味カテゴリに関する素性を例にとって説明する。意味カテゴリとは単語を意味にしたがってカテゴリ分けするものである。本発明では各意味カテゴリをそれぞれ一つの素性とする。例えば単語「犬」が意味カテゴリ「動物」に属するとすると、先行詞候補「犬」、述語「勉強する」、素性「先行詞候補の意味カテゴリが『動物』」について、ｖ＿｛犬，  勉強する｝＾｛先行詞候補意味カテゴリ：動物｝＝１となる。単語が属する意味カテゴリを判定する意味カテゴリ判定器７０は、たとえばそのような機能を持つ形態素解析器などを用いることができる。
【００２７】
このような統語・意味的素性の付与方法は一般的な従来手法であり、例えば従来手法の非特許文献３，４などでも様々な統語・意味的素性の付与が行われている。
【００２８】
次に語用論的素性値付与ステップＳ１２について説明する。語用論的素性は、先行詞候補ｎと述語ｐのペア＜ｎ，  ｐ＞のうち述語ｐだけに関する素性であるから、語用論的素性ｇに関する次元の値はｖ＿｛ｎ１，  ｐ｝＾｛ｇ｝  ＝  ｖ＿｛ｎ２，  ｐ｝＾｛ｇ｝  ＝  …でありこれをｖ＿｛ｐ｝＾｛ｇ｝で表す。
【００２９】
語用論的素性値付与ステップＳ１２の詳細は、語用論的有効述語データベース６０の種類により異なる。はじめに意思動詞・授与動詞・受取動詞・感情形容詞・感情動詞・謙譲動詞のタイプについて、意思動詞を例にとって説明する。意思動詞とは、動きを表す動詞（動態動詞）のうち、人の意思的動作を表す「歩く」、「読む」、「考える」のような動詞である（非特許文献５）。意思動詞でない動態動詞（無意志動詞）には「倒れる」、「老いる」、「失う」などがある。語用論的有効述語データベース６０に意思動詞リストを格納しておき、述語ｐが意思動詞かどうかを、意思動詞リストとｐを照合することにより判定する。ここで、意思動詞リストには意思動詞が列挙されている。この判定結果により、ｖ＿｛歩く｝＾｛意思動詞｝  ＝  １、ｖ＿｛倒れる｝＾｛意思動詞｝  ＝  ０などと決定する。同様に、授与動詞・受取動詞・感情形容詞・感情動詞・謙譲動詞についても、それぞれのリストと述語を照合することにより、それぞれの素性の素性値を決定する。
【００３０】
次に語用論的有効述語のうち主体上位動詞のタイプについて説明する。人称の序列を一人称＞二人称＞三人称としたときに主体のほうが相手より人称の序列が上であるような授与動詞・受取動詞のリスト（主体上位動詞リスト）を語用論的有効述語データベース６０に格納しておく。これには「あげる」「やる」「もらう」が含まれる（非特許文献５）。同様に、「くれる」が含まれる相手上位動詞リストを用意する。その上で、例えば述語ｐが主体上位動詞かどうかを、主体上位動詞リストとｐを照合することにより判定する。照合の際には、「彼女にプレゼントをあげる」のように主体上位動詞自体が述語となる場合と、「弟を助けてやる」のように主体上位動詞が通常の動詞のテ形に接続して受益表現となる補助動詞である場合のどちらでも照合に成功するものとする。この判定結果により、ｖ＿｛あげる｝＾｛主体上位動詞｝＝１などと決定する。
【００３１】
次に語用論的有効述語のうち謙遜動詞のタイプについて説明する。語用論的有効述語データベース６０に謙遜を表す動詞のリストを格納しておく。これには「いたす」、「おる」、「まいる」、「申す」、「存じる」が含まれる（非特許文献５）。その上で、述語ｐが謙遜動詞かどうかを、謙遜動詞リストとｐを照合することにより判定する。また、謙遜表現には「私の考えを述べさせていただきます」のように「使役のテ形＋「いただく」」というものもある（非特許文献５）。したがって、述語が「使役のテ形＋「いただく」」という表現に一致するかどうかも判定条件とする。これらの判定結果により、ｖ＿｛いたす｝＾｛謙遜｝＝１、ｖ＿｛述べさせていただく｝＾｛謙遜｝＝１などと決定する。
【００３２】
次に語用論的有効述語のうち主体尊敬表現のタイプについて説明する。語用論的有効述語データベース６０に主体尊敬表現を表す動詞のリストを格納しておく。これには「なさる」、「いらっしゃる」、「おいでになる」、「おっしゃる」、「召し上がる」、「ご覧になる」、「下さる」、「ご存知だ」が含まれる（特許文献５）。述語ｐが主体尊敬表現かどうかを以下のように判断する（非特許文献５）。
ｉｆ（ｐが主体尊敬表現動詞リストに含まれる）ｔｈｅｎ
ｖ＿｛ｐ｝＾｛主体尊敬表現｝＝１；
ｅｌｓｅ  ｉｆ（ｐが動詞）ｔｈｅｎ
ｉｆ（ｐが「「お」＋動詞連用形＋「になる」」という形式）ｔｈｅｎ
ｖ＿｛ｐ｝＾｛主体尊敬表現｝＝１；
ｅｌｓｅ  ｉｆ（ｐが「「ご」＋サ変名詞＋「になる」」という形式）ｔｈｅｎ
ｖ＿｛ｐ｝＾｛主体尊敬表現｝＝１；
ｅｌｓｅ  ｉｆ（ｐが「「お」＋動詞連用形＋助動詞「だ」」という形式）  ｔｈｅｎ
ｖ＿｛ｐ｝＾｛主体尊敬表現｝＝１；
ｅｌｓｅ
ｖ＿｛ｐ｝＾｛主体尊敬表現｝＝０；
ｅｎｄｉｆ
ｅｌｓｅ  ｉｆ（ｐが形容詞）  ｔｈｅｎ
ｉｆ（ｐが「形容詞テ形＋「いらっしゃる」」という形式）  ｔｈｅｎ
ｖ＿｛ｐ｝＾｛主体尊敬表現｝＝１；
ｅｌｓｅ  ｉｆ（ｐが「「お」＋形容詞」という形式）  ｔｈｅｎ
ｖ＿｛ｐ｝＾｛主体尊敬表現｝＝１；
ｅｌｓｅ
ｖ＿｛ｐ｝＾｛主体尊敬表現｝＝０；
ｅｎｄｉｆ
ｅｌｓｅ  ｉｆ（ｐが「名詞＋助動詞「だ」」という形式）  ｔｈｅｎ
ｉｆ（ｐが「名詞＋「でいらっしゃる」」という形式）  ｔｈｅｎ
ｖ＿｛ｐ｝＾｛主体尊敬表現｝＝１；
ｅｌｓｅ  ｉｆ（ｐが「「お」＋名詞＋助動詞「だ」」という形式）  ｔｈｅｎ
ｖ＿｛ｐ｝＾｛主体尊敬表現｝＝１；
ｅｌｓｅ  ｉｆ（ｐが「「ご」＋サ変名詞＋助動詞「だ」」という形式）  ｔｈｅｎ
ｖ＿｛ｐ｝＾｛主体尊敬表現｝＝１；
ｅｌｓｅ
ｖ＿｛ｐ｝＾｛主体尊敬表現｝＝０；
ｅｎｄｉｆ
ｅｎｄｉｆ
語用論的素性付与ステップＳ１２は、それぞれの動詞のリストとの照合により素性値を判定する上記手法の他、上記のような動詞の分類の情報を出力可能な形態素解析器を用いて判定する手法もある。また音声認識の出力を入力テキストとする場合で認識結果の各単語が上記のような動詞の分類の情報を出力可能な音声認識システムを用いる手法もある。これらの場合では、語用論的有効述語データベース６０には動詞そのもののリストではなく、語用論的有効述語に相当する動詞の分類名を格納しておく。
【００３３】
さらに形態素解析器や音声認識システムを用いる場合で、それらが助動詞「れる」「られる」が受動、可能、尊敬のいずれに分類されるかの情報を出力可能なものであれば、述語ｐが「動詞＋尊敬助動詞「れる」「られる」」という形式の場合もｖ＿｛ｐ｝＾｛主体尊敬表現｝＝１とする（非特許文献５）。
【００３４】
次に省略要素推定部５０について詳細を説明する。図４は省略要素推定部５０の構成を示している。
【００３５】
図４において、５１は訓練データ、５２は学習モジュール、５３は先行詞らしさモデル、５４は先行詞らしさ計算部、５５は出力候補決定部である。
【００３６】
述語抽出部２０で抽出された述語集合Ｐに含まれる各述語ｐについて、先行詞候補抽出部３０で抽出された先行詞候補−述語ペア集合＜ｎ１，  ｐ＞，  ＜ｎ２，  ｐ＞，  …に対して素性値付与部で生成された素性ベクトルの集合をｖ＿｛ｎ１，  ｐ｝，  ｖ＿｛ｎ２，  ｐ｝，  …とする。省略要素推定部５０はこの素性ベクトル集合を用いて、述語ｐに関し最も先行詞らしい先行詞候補ｎａを推定する。
【００３７】
素性ベクトル集合を用いてｎａを推定する方法には、先行詞候補間でトーナメント方式でより先行詞らしい候補を選んでいく方式（非特許文献３）などもあるが、ここでは基本的な方式として各候補の先行詞らしさを数値化し、その数値が最も大きいものをｎａとする方式について説明する。先行詞候補ｎの述語ｐに対する先行詞らしさをｈ＿｛ｎ，  ｐ｝とする。
【００３８】
素性ベクトルｖ＿｛ｎ，  ｐ｝から先行詞らしさｈ＿｛ｎ，  ｐ｝を決定する方法を単純化して説明すると、先行詞らしさを表す素性の値が大きければｈ＿｛ｎ，  ｐ｝の値を大きくし、逆に先行詞になりにくさを表す素性の値が大きければｈ＿｛ｎ，  ｐ｝の値を小さくするということである。例えば、意味カテゴリが「主体」である名詞は主語になりやすいという前提の下に、「先行詞候補意味カテゴリ：主体」について、ｖ＿｛ｎ，  ｐ｝＾｛先行詞候補意味カテゴリ：主体｝が１であればｈ＿｛ｎ，  ｐ｝に１を加える、などである。このような機構は機械学習により自動的に獲得することも可能である（非特許文献３，４）。すなわち、訓練データ５１内にｖ＿｛ｎ，  ｐ｝＾｛先行詞候補意味カテゴリ：主体｝  ＝  １となるｎが実際の先行詞ｎａであるような事例が多く含まれれば、ｖ＿｛ｎ，  ｐ｝＾｛先行詞候補意味カテゴリ：主体｝  ＝  １ならばｈ＿｛ｎ，  ｐ｝の値を増加させると正解率が上がるといったことを学習できる。
【００３９】
本発明における省略要素推定部５０では、前記の素性値付与部４０の語用論的素性値付与ステップＳ１２において付与された語用論的素性値を以下のように利用して先行詞候補の先行詞らしさを計算する（先行詞らしさ計算部５４）。すなわち、先行詞候補ｎと述語ｐのペア＜ｎ，  ｐ＞について、その素性ベクトルｖ＿｛ｎ，  ｐ｝は、ペア＜ｎ，  ｐ＞の統語・意味的素性ｆ１，  ｆ２，  …の素性値の集合ｖ＿｛ｎ，  ｐ｝＾｛ｆ１｝，  ｖ＿｛ｎ，  ｐ｝＾｛ｆ２｝，  …と、述語ｐの語用論的素性ｇ１，  ｇ２，  …の素性値の集合ｖ＿｛ｐ｝＾｛ｇ１｝，  ｖ＿｛ｐ｝＾｛ｇ２｝，  …の、和集合ｖ＿｛ｎ，  ｐ｝＾｛ｆ１｝，  ｖ＿｛ｎ，  ｐ｝＾｛ｆ２｝，  …，  ｖ＿｛ｐ｝＾｛ｇ１｝，  ｖ＿｛ｐ｝＾｛ｇ２｝，  …を次元として持つ。そしてこれを機械学習で獲得された先行詞らしさモデル５３に適用して先行詞候補ｎの先行詞らしさｈ＿｛ｎ，  ｐ｝を得る。
【００４０】
ここで、語用論的素性の素性値ｖ＿｛ｐ｝＾｛ｇ１｝，  ｖ＿｛ｐ｝＾｛ｇ２｝，…は先行詞候補によらず一定であるため、各素性の次元を線形に扱う学習器ではこのような素性を先行詞推定に活用することは出来ない。本発明では多項式カーネルを用いたＳＶＭ（サポートベクトルマシン）などのように素性の組み合わせを扱うことが可能な学習器（学習モジュール５２）を用いることで、語用論的素性を先行詞推定に活用する。これは、単純化した例で言うと、述語ｐの先行詞候補ｎについて、統語・意味的素性の素性値ｖ＿｛ｎ，  ｐ｝＾｛ｆ１｝が１でかつ語用論的素性の素性値ｖ＿｛ｐ｝＾｛ｇ２｝が１であるとき、ｎの先行詞らしさｈ＿｛ｎ，  ｐ｝に１を加える、というようなことを学習することを意味する。
【００４１】
そしてもっとも先行詞らしいと判断された候補が出力候補検定部５５から出力される。
【００４２】
また、本実施形態の省略解析装置における各手段の一部もしくは全部の機能をコンピュータのプログラムで構成し、そのプログラムをコンピュータを用いて実行して本発明を実現することができること、本実施形態の省略解析方法における手順をコンピュータのプログラムで構成し、そのプログラムをコンピュータに実行させることができることは言うまでもなく、コンピュータでその機能を実現するためのプログラムを、そのコンピュータが読み取り可能な記録媒体、例えばＦＤ（Ｆｌｏｐｐｙ（登録商標）  Ｄｉｓｋ）や、ＭＯ（Ｍａｇｎｅｔｏ−Ｏｐｔｉｃａｌ  ｄｉｓｋ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、メモリカード、ＣＤ（Ｃｏｍｐａｃｔ  Ｄｉｓｋ）−ＲＯＭ、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ  Ｄｉｓｋ）−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−ＲＷ、ＨＤＤ、リムーバブルディスクなどに記録して、保存したり、配布したりすることが可能である。また、上記のプログラムをインターネットや電子メールなど、ネットワークを通して提供することも可能である。
【符号の説明】
【００４３】
１０…入力テキスト
２０…述語抽出部
３０…先行詞候補抽出部
４０…素性値付与部
５０…省略要素推定部
６０…語用論的有効述語データベース
７０…意味カテゴリ判定器
【図１】
2010282303.tif 000003
【図２】
2010282303.tif 000004
【図３】
2010282303.tif 000005
【図４】
2010282303.tif 000006